Apache SparkとApache Hadoopはどちらも、Apache Software Foundationが提供する人気のオープンソースデータサイエンスツールです。コミュニティによって開発・サポートされており、人気と機能は着実に向上し続けています。
Apache Sparkは大規模処理のためのインターフェースとして設計されており、Apache Hadoopはビッグデータの分散ストレージと処理のためのより広範なソフトウェアフレームワークを提供します。どちらも併用することも、スタンドアロンサービスとして使用することもできます。
ジャンプ先:
- Sparkとは何ですか?
- Hadoop とは何ですか?
- Apache Spark vs. Apache Hadoop: 比較表
- Apache SparkとApache Hadoopの価格
- 機能比較: Apache Spark vs. Apache Hadoop
- Sparkの長所と短所
- Hadoopの長所と短所
- レビュー方法
- あなたの組織では Spark と Hadoop のどちらを使用すべきでしょうか?
Apache Spark とは何ですか?
Apache Sparkは、大規模データ分析を効率的に実行するために開発されたオープンソースのデータ処理エンジンです。堅牢な統合分析エンジンであるApache Sparkは、機械学習アルゴリズムや複雑なデータ分析をサポートするために、データサイエンティストに広く利用されています。スタンドアロンで実行することも、Apache Hadoop上のソフトウェアパッケージとして実行することもできます。
Apache Hadoop とは何ですか?
Apache Hadoopは、ビッグデータの保存、管理、分析プロセスを簡素化することを目的としたオープンソースのモジュールとユーティリティのコレクションです。Hadoop YARN、Hadoop MapReduce、Hadoop Ozoneなどのモジュールに加え、オプションで多くのデータサイエンスソフトウェアパッケージもサポートしています。Apache Hadoopは、Apache Sparkやその他のデータサイエンスツールを指す場合にも使用されることがあります。
参照: Hadoop へのアプローチ方法の詳細については、Hadoop チート シートをご覧ください。
Apache Spark vs. Apache Hadoop: 比較表
| 特徴 | アパッチスパーク | アパッチハドゥープ |
|---|---|---|
| バッチ処理 | はい | はい |
| ストリーミング | はい | いいえ |
| 使いやすい | はい | いいえ |
| キャッシング | はい | いいえ |
| Apache Spark にアクセス | Apache Hadoop を訪問する |
SparkとHadoopの価格
Apache Spark自体は無料でオープンソースですが、クラウドリソースのコストを考慮すると、特に大規模なデータ処理タスクの場合、総所有コストが大幅に増加する可能性があることにご注意ください。さらに、専門的なサポートが必要な場合は、Sparkの商用ディストリビューションへの投資が必要になる可能性があり、これには追加費用がかかります。
Sparkと同様に、Apache Hadoopはオープンソースプロジェクトであり、無料で利用できます。ただし、Hadoopをクラウドで使用したり、ClouderaやHortonworksなどのHadoopディストリビューションを選択したりする場合は、それに伴うコストが発生します。Sparkと同様に、クラウドリソースや専門的なサポートを考慮すると、コストはかさむ可能性があります。さらに、一部のHadoopディストリビューションには、オープンソース版にはない追加機能が付属している場合があります。
機能比較：Spark vs. Hadoop
バッチ処理
Sparkのバッチ処理は、インメモリ計算機能により非常に効率的です。そのため、Sparkは同一データセットに対して複数の操作を必要とするタスクに最適です。これらの操作をメモリ内で実行できるため、処理時間が大幅に短縮されます。ただし、この高速処理にはメモリ使用量の増加という代償が伴う場合があります。
一方、Hadoopは高スループットのバッチ処理向けに設計されています。シンプルなプログラミングモデルを用いて、複数のコンピュータクラスターにまたがる大規模なデータセットの保存と処理に優れています。HadoopはSparkのインメモリ処理よりも速度が遅い場合がありますが、バッチ処理は非常にスケーラブルで信頼性が高いため、非常に大規模なデータセットの処理を必要とするタスクに適しています。
ストリーミング
Spark Streaming（図A）は、SparkコアAPIの拡張機能であり、リアルタイムデータ処理を可能にします。データをミニバッチで取り込み、それらのミニバッチデータに対してRDD（Resilient Distributed Datasets）変換を実行します。ただし、ミニバッチでデータを処理するため、わずかな遅延が発生する可能性があり、真のリアルタイム処理とは言えません。
図A
Hadoop自体はリアルタイムデータ処理をサポートしていません。ただし、Apache StormやApache Flinkなどの追加コンポーネントを使用することでリアルタイム処理を実現できます。ただし、これらの追加コンポーネントを統合すると、Hadoopエコシステムが複雑になる可能性があります。
使いやすさ
Hadoopに比べて対象が絞られているため、Sparkは学習が容易です。Apache Sparkは少数のコアモジュールで構成され、データの操作と分析のためのシンプルでクリーンなインターフェース（図B）を提供しています。Apache Sparkは非常にシンプルな製品であるため、学習曲線は緩やかです。
図B
Apache Hadoop ははるかに複雑です。開発の難易度は、開発者が Apache Hadoop をどのようにインストールし、設定するか、そしてどのソフトウェアパッケージを含めるかによって異なります。いずれにせよ、Apache Hadoop は、初期状態からでも、はるかに大きな学習曲線をたどります。
スピード
ほとんどの実装において、Apache SparkはApache Hadoopよりも大幅に高速です。速度重視で構築されたApache Sparkは、Apache Hadoopの約100倍の速度で競合する可能性があります。しかし、これはApache Sparkが桁違いにシンプルで軽量であるためです。
Apache Hadoop はデフォルトでは Apache Spark ほど高速ではありません。ただし、インストールされているソフトウェアパッケージや、データの保存、メンテナンス、分析作業などによってパフォーマンスは変化する可能性があります。
セキュリティとフォールトトレランス
Apache Spark をスタンドアロン製品としてインストールした場合、Apache Hadoop と比べてすぐに使えるセキュリティ機能とフォールトトレランス機能は少なくなります。ただし、Apache Spark は Kerberos 認証など、Apache Hadoop と同じ多くのセキュリティユーティリティを利用できます。必要なのはインストールと設定だけです。
参照:次の求人情報には、TechRepublic Premium のデータベース エンジニア採用キットを使用してください。
比較すると、Apache Hadoop はより広範なネイティブセキュリティモデルを備え、設計上、高度なフォールトトレランスを備えています。Apache Spark と同様に、他の Apache ユーティリティを使用することで、Hadoop のセキュリティをさらに強化できます。
プログラミング言語
Apache SparkはScala、Java、SQL、Python、R、C#、F#をサポートしています。当初はScalaで開発されましたが、その後、データサイエンティストが使用するほぼすべての人気言語のサポートを実装しました。
Apache Hadoop は Java で記述されており、一部は C で記述されています。Apache Hadoop ユーティリティは他の言語もサポートしているため、あらゆるスキルセットのデータ サイエンティストに適しています。
Sparkの長所と短所
Sparkのメリット
- Spark のインメモリ処理機能により、多くのデータ処理タスクが Hadoop よりも高速になります。
- Spark は高レベルの API を提供するため、Hadoop よりも簡単に使用できます。
- Hadoop とは異なり、Spark はリアルタイムのデータ処理をサポートします。
Sparkの欠点
- Spark のメモリ内処理は大量のメモリを消費する可能性があり、大規模なデータセットを扱うタスクでは制限となる可能性があります。
- Spark は急速に成長していますが、そのエコシステムは Hadoop ほど成熟していません。
- Spark 自体は無料ですが、クラウド リソースや商用ディストリビューションに関連するコストは高くなる可能性があります。
Hadoopの長所と短所
Hadoopのメリット
- Hadoop はスケーラビリティが高く、多数のサーバーにわたって大量のデータを処理できます。
- Hadoop はフォールト トレラントであり、一部のサーバーに障害が発生した場合でも動作するように設計されていることを意味します。
- Hadoop は構造化データと非構造化データを処理できるため、さまざまなデータ処理タスクに汎用的に使用できます。
Hadoopの欠点
- Hadoop は、特に初心者にとってはセットアップと管理が複雑になる場合があります。
- バッチ処理モデルは、特定のタスクでは Spark のインメモリ処理よりも遅くなる可能性があります。
- Hadoop はリアルタイムのデータ処理をサポートしていないため、一部のユースケースでは制限となる可能性があります。
レビュー方法
各製品の機能、価格、使いやすさ、コミュニティサポート、パフォーマンスを徹底的に分析しました。また、検証済みのユーザーレビューと業界における両製品の評判も考慮し、公平でバランスの取れた比較を行いました。
あなたの組織では Spark と Hadoop のどちらを使用すべきでしょうか?
主に機械学習アルゴリズムと大規模データ処理に取り組んでいるデータ サイエンティストの場合は、次の理由から Apache Spark を選択してください。
- Apache Hadoop なしでスタンドアロン ユーティリティとして実行されます。
- 分散タスクディスパッチ、I/O 機能、およびスケジューリングを提供します。
- Java、Python、Scala を含む複数の言語をサポートします。
- 暗黙的なデータ並列性とフォールト トレランスを提供します。
ビッグ データの保存と処理のためにさまざまなデータ サイエンス ユーティリティを必要とするデータ サイエンティストの場合は、次の理由から Apache Hadoop を選択してください。
- ビッグデータの保存と処理のための広範なフレームワークを提供します。
- Apache Spark を含む、膨大な数のパッケージを提供します。
- 分散型、スケーラブル、ポータブルなファイル システム上に構築されます。
- データ ウェアハウス、機械学習、並列処理のための追加アプリケーションを活用します。
データ サイエンス分野でのキャリアを検討している場合は、「データ サイエンティストになる方法: チート シート」の記事が興味深いかもしれません。
